Les entreprises de l’IA dévorent l’argent des investisseurs et sécurisent des évaluations stratosphériques dès le début de leur cycle de vie. Cette dynamique pousse beaucoup à qualifier l’industrie de l’IA de bulle. Nick Frosst, co-fondateur de Cohere, qui construit des modèles d’IA personnalisés pour les clients entreprises, a déclaré récemment sur le podcast Found de TechCrunch qu’il ne pense pas que l’industrie de l’IA est dans une bulle. Bien qu’il reconnaisse l’effervescence, il pense que la qualifier de bulle discrédite les entreprises, comme la sienne, Cohere, qui créent des fonctionnalités réellement utiles pour leurs clients.
“Je tombe souvent sur quelque chose où je vois quelqu’un utiliser notre modèle, et il aura activé une toute nouvelle fonctionnalité qui n’était pas possible avant ou il aura automatisé un processus qui le freinait et ralentissait tout”, a déclaré Frosst. “Et c’est une valeur tangible. Il est difficile d’avoir une bulle complète lorsque vous avez quelque chose d’aussi utile”. Il ne pense pourtant pas que l’IA atteindra un jour l’intelligence générale artificielle, définie comme une intelligence au niveau humain, ce qui est un discours nettement différent de certains de ses pairs de l’IA comme Mark Zuckerberg et Jensen Huang.
“Je ne pense pas que nous allons avoir des dieux numériques partout, de sitôt”, a déclaré Frosst. “Et je pense que de plus en plus de gens en prennent conscience, disant que cette technologie est incroyable. Elle est super puissante, super utile. Ce n’est pas un dieu numérique. Et cela nécessite d’ajuster votre façon de penser la technologie”.
Frosst a indiqué qu’ils essaient d’être réalistes chez Cohere sur ce que l’intelligence artificielle peut et ne peut pas faire et quels types de réseaux neuronaux peuvent offrir le plus de valeur. L’approche de Cohere pour construire son modèle d’affaires est basée sur les travaux de recherche d’Aidan Gomez, co-fondateur et PDG de Cohere, lors de son passage chez Google Brain. Gomez est bien sûr connu pour ses recherches approfondies sur l’IA. Il est surtout célèbre pour avoir co-écrit un article qui a introduit le modèle de transformateur pour l’IA, inaugurant ainsi l’ère de l’IA générative.
Mais il a également co-écrit un article en 2017 intitulé “One Model to Learn Them All”. Cette recherche a conclu qu’un modèle de langage à grande échelle est plus utile que des petits modèles formés pour une tâche spécifique ou sur des données d’une industrie spécifique, selon Frosst. Aujourd’hui, Cohere utilise ce modèle principal comme base pour construire des modèles personnalisés pour les clients entreprises. “Nous nous spécialisons en tant qu’êtres humains. Nous nous orientons vers des domaines particuliers. Mais la première partie de notre éducation porte simplement sur l’usage général de la langue”, a déclaré Frosst.
“Nous passons beaucoup de temps à apprendre à lire et à écrire. Ce n’est que plus tard que nous nous spécialisons dans un sous-domaine particulier de la langue. Il se passe donc quelque chose de similaire avec les réseaux neuronaux”. Cependant, malgré la conviction que des modèles plus importants et fondamentaux l’emporteront sur son marché – parmi ceux qui offrent de tels services – il ne pense pas que les entreprises devraient demander à leur propre modèle unique de tout faire : tâches grand public, tâches B2B, tâches de produit. Frosst dit que les entreprises qui veulent utiliser la technologie de l’IA avec succès devraient se concentrer et également être conscientes de ce que la technologie de l’AI peut et ne peut pas faire. “Nous sommes assez sobres sur comment cette technologie est utile, et quelle valeur elle peut apporter, et pour être clairs, une valeur énorme”, a déclaré Frosst. “Mais je ne pense pas qu’elle va entraîner la mort de tous les humains. Donc nous sommes capables d’avoir cette approche réaliste qui nous épargne peut-être certains des discours extrêmes de part et d’autre”.
